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您是去年秋天参加了2019 Minitab Insights全球会议的300多位幸运的从业者，数据分析师，统计学家，改善顾问，项目经理，工程师，临床主管，协调员和质量专家之一吗？如果您当时没有加入，请不要担心-在我们的专家Jenn Atlas的帮助下，您可以知道需要了解的5个主要挑战和经验。

机器学习方法是现代问题解决方案组合的重要组成部分

您是否觉得机器学习这个词最近越来越流行了？ 您不是唯一这么认为的人。

机器学习被定义为算法和统计模型，计算机系统使用它们来使用模式和推理而不是显式指令来执行特定任务，机器学习已经存在了很多年，但由于数字化现在可提供的大量数据，最近才变得越来越流行和使用。

随着更多数据的易于获取，使用原始的问题解决方法可能不再是从业人员解决问题的最快或最有效的方法。这是机器学习方法最有用的地方，因为它们可以更好地处理大量数据，并且最终仍然可以快速快速地为需要解决的问题提供准确的答案。

小数据仍然很重要

我们已经提到存在比以往任何时候都更多的数据，但这将我们引向了下一个要点：您仅仅可以获取和分析更多的数据，并不意味着您应该这样做。请记住，在很多情况下，最好使用少量的高质量数据，并且对分析要更加周到，而不是对没有特定目的的大量数据进行建模和分析。

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测量系统分析始终是关键的第一步

 尽管测量系统分析似乎不太令人兴奋，但2019 Minitab Insights期间的许多会议都强调了其重要性，因为如果没有适当的验证，很难证明任何实验，测量或发现的有效性。

医疗保健卓越运营稳步增长

在医疗保健服务领域，存在巨大的机会来改善患者体验。高级别的医疗保健似乎有时会遇到与制造业类似的问题，但是这些行业之间存在两个主要区别：

• 医疗保健通常在于更多地处理政治，流程和人员（以患者的形式），因此错误的可能性要小得多，因为症状可能会越来越严重。
• 与制造业专业人员相比，医疗保健专业人员可以具有不同的技能和思维方式。这些专业人员通常更注重流程，具有更多的人际交往能力，并且缺乏分析背景，因此他们的培训和改进方法的应用可能与众不同，也会与制造同行不同。

无论它们之间的差异如何，2019 Insights的许多会议都显示这两个行业可以真正成长并相互学习。

结构化的问题解决永远不会过时

包括全体会议的约翰·阿隆斯（John Aarons）在内的无数演讲者都注意到这样一个事实，即解决问题的团队一次又一次地确实受益于以下结构化方法，如CRISP-DM，DMAIC，DMADV和SEMMA。

这些方法展示了解决特定问题背后的思想和意图，并且通常仍然是从组织中的领导者和其他利益相关者那里买进的战略方法

在2020 Minitab Insights全球会议上，深入探讨这些主题，并有机会成为质量，改进和数据分析领域最聪明的人，并与其他行业领导者分享您的知识和经验！ 2020 Minitab Insights全球会议将会在2020年的9月14日至17日在亚利桑那州斯科茨代尔举行。

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